当前消费者的需求呈现差异化、个性化和多样化,精准地细分市场,对目标消费者的需求和行为特征进行定位与分析,从而对其进行针对性的产品和服务信息宣传,可大大提高广告的精准度,节省广告费用,同时使得受众的干扰最小化。传统的广告投放往往对用户的行为兴趣特征并不重视,这将导致广告的投放缺失透明性和精准性。在大规模数据的出现及人工智能技术越发成熟的背景下,个性化的精准广告投放必定将成为未来广告发展的主要方向。个性化的精准广告投放系统不仅能增加广告商的投资回报率,并且可以增加企业的利润及用户点击量,与此同时,它对推动广告投放领域具有重大的意义。精准广告投放,即针对不同用户的个性化需求,投其所好投放其感兴趣的广告,进而可以准确地满足用户对产品的需求。基于用户行为特征的精准广告投放主要是在提取完用户的行为特征数据后,深入挖掘用户的兴趣爱好,然后选取合适的分类算法对用户进行分类,最后针对用户的行为特征投放广告。针对如何根据不同IPTV用户的兴趣偏好投放广告,我们提出一种基于IPTV用户行为的精准化广告投放算法。该算法根据节目之间的相似性构建用户的行为特征以研究用户的兴趣偏好,并通过考虑用户的差异性以及用户偏好的变化,改进了传统的广告投放模式。同时,在预测用户观看次数时,我们考虑了周日效应和假日效应对用户观看次数的影响,构建固定效应和混合效应模型,结果相比传统的时间序列预测有了较大的改善。